基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

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基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

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基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第1章绪论	第13-20页
· 研究背景及意义	第13-14页
· 国内外研究现状	第14-18页
· 行程时间预测研究	第14-16页
· 数据融合技术及应用研究	第16-18页
· 论文研究的主要内容	第18-20页
第2章交通数据的采集与处理技术	第20-32页
· 引言	第20页
· 人工交通数据采集	第20-21页
· 浮动车数据采集	第21-25页
· 浮动车辆定位	第21-22页
· 浮动车发射频率	第22页
· 浮动车样本量	第22-23页
· 浮动车路段行程时间分配	第23-24页
· 载有移动手机的探测车辆	第24-25页
· 微波检测器数据采集	第25-27页
· 微波检测器工作原理	第25-26页
· 微波检测器的优缺点	第26页
· 微波检测器的应用	第26-27页
· 视频检测数据采集	第27-29页
· 视频检测原理	第27-28页
· 视频数据的处理方法	第28-29页
· 蓝牙数据采集	第29-31页
· 小结	第31-32页
第3章基于数据融合技术的行程时间预测方法	第32-41页
· 引言	第32页
· 行程时间预测	第32-37页
· 行程时间预测原理	第32-33页
· 行程时间预测方法	第33-36页
· 行程时间观测	第36-37页
· 数据融合技术	第37-39页
· 数据融合技术的定义	第37-38页
· 数据融合的方法	第38-39页
· 基于数据融合技术的行程时间预测方法	第39-40页
· 小结	第40-41页
第4章行程时间预测的数据融合模型	第41-55页
· 引言	第41页
· 小波神经网络	第41-46页
· 神经网络简介	第41-42页
· 小波理论	第42-43页
· 小波神经网络用于数据融合的优势	第43-44页
· 小波神经网络的权值修正方法	第44-45页
· 小波神经网络算法实现	第45页
· 小波神经网络的不足	第45-46页
· 遗传算法优化神经网络	第46-50页
· 遗传算法简介	第46页
· 遗传算法优化小波神经网络参数	第46-50页
· 行程时间预测数据融合模型	第50-54页
· 融合模型的建立	第50-52页
· 校正目标阈值	第52页
· 编程实现	第52-54页
· 小结	第54-55页
第5章清远市城市路网行程时间预测	第55-65页
· 研究范围	第55页
· 交通数据采集与处理	第55-60页
· 现场调查	第55-57页
· 数据采集与处理	第57-60页
· 数据融合模型	第60-62页
· 数据融合模型的验证分析	第62-64页
· 融合模型应用于清远市城市路网	第62-63页
· 融合模型与仿真结果的比较	第63-64页
· 小结	第64-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71 页

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